【摘 要】
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针对传统视觉SLAM图像匹配由于尺度不变特征变换和鲁棒特征算法在视觉同步定位与地图构建应用耗时较大,并存在匹配误差的问题,提出一种改进的特征匹配算法。首先在Kinect采集
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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促进高校内涵发展-科研重点研究培育项目支持(5211910915)
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针对传统视觉SLAM图像匹配由于尺度不变特征变换和鲁棒特征算法在视觉同步定位与地图构建应用耗时较大,并存在匹配误差的问题,提出一种改进的特征匹配算法。首先在Kinect采集的图像上,运用ORB提取特征点,使用快速近似最近邻方法(FLANN)进行粗匹配;然后用随机抽样一致性算法(RANSAC)和最小匹配距离法相结合对图像中的误匹配进行删除,得到较精准的匹配结果;再使用PNP与ICP相结合的算法,解算相机位姿;后端使用图优化G2O工具进行优化。实验结果表明,该算法可以较好地提高视觉同时定位与地图构建的实时性和
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